Jaka jest różnica między modelem Logit a modelem Probit ? Bardziej interesuje mnie wiedza o tym, kiedy stosować regresję logistyczną, a kiedy Probit. Jeśli jest jakaś literatura, która definiuje ją za pomocą R , to też byłoby
Może koncepcja, dlaczego jest używana i
Czytałem, że „odległość euklidesowa nie jest dobrą odległością w dużych wymiarach”. Myślę, że to stwierdzenie ma coś wspólnego z przekleństwem wymiarowości, ale co dokładnie? Poza tym, co to są „wysokie wymiary”? Stosuję hierarchiczne grupowanie przy użyciu odległości euklidesowej ze 100 funkcjami....
Przeszukano wysokie i niskie i nie byłem w stanie dowiedzieć się, co AUC, podobnie jak w przypadku prognozowania, oznacza lub
AIC i BIC są metodami oceny dopasowania modelu karanymi za liczbę oszacowanych parametrów. Jak rozumiem, BIC karze modele bardziej za wolne parametry niż AIC. Czy poza preferencjami opartymi na rygorystycznych kryteriach istnieją jeszcze inne powody, by preferować AIC zamiast BIC lub...
Chciałbym zaimplementować algorytm automatycznego wyboru modelu. Zastanawiam się nad regresją stopniową, ale wszystko się uda (musi to być jednak regresja liniowa). Mój problem polega na tym, że nie jestem w stanie znaleźć metodologii ani implementacji typu open source (budzę się w java)....
Jeśli masz zmienną, która doskonale oddziela zera i jedynki w zmiennej docelowej, R wyświetli następujący komunikat ostrzegawczy „idealna lub quasi idealna separacja”: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Nadal otrzymujemy model, ale szacunki współczynników...
Rozumiem formalne różnice między nimi, chcę wiedzieć, kiedy bardziej odpowiednie jest użycie jednego kontra drugiego. Czy zawsze zapewniają komplementarny wgląd w działanie danego systemu klasyfikacji / wykrywania? Kiedy uzasadnione jest podanie ich obu, powiedzmy, w formie papierowej? zamiast...
Jaka jest różnica między regresją liniową a regresją logistyczną? Kiedy z nich
Niektóre hipotezy można przetestować za pomocą testu t- Studenta (być może przy użyciu poprawki Welcha dla nierównych wariancji w przypadku dwóch próbek) lub za pomocą testu nieparametrycznego, takiego jak test rangowany ze znakiem Wilcoxona, test U Wilcoxona-Manna-Whitneya, lub test sparowanego...
Dopasowanie regresji logistycznej za pomocą lme4 kończy się na Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Prawdopodobną przyczyną tego błędu jest najwyraźniej brak rangi. Co to jest niedobór rang i jak go
Przy rozwiązywaniu problemów biznesowych z wykorzystaniem danych często zdarza się, że co najmniej jedno kluczowe założenie, że klasyczne statystyki poniżej szpilek są nieprawidłowe. Przez większość czasu nikt nie zadaje sobie trudu, aby sprawdzić te założenia, więc tak naprawdę nigdy nie...
Ok, więc myślę, że mam wystarczająco przyzwoitą próbkę, biorąc pod uwagę ogólną zasadę 20: 1: dość dużą próbkę (N = 374) dla łącznie 7 potencjalnych zmiennych predykcyjnych. Mój problem jest następujący: bez względu na to, jakiego zestawu zmiennych predykcyjnych używam, klasyfikacje nigdy nie są...
Interesuje mnie ręczne obliczanie pola pod krzywą (AUC) lub statystyki c dla binarnego modelu regresji logistycznej. Na przykład w zbiorze danych sprawdzania poprawności mam prawdziwą wartość zmiennej zależnej retencji (1 = zachowane; 0 = nie zachowane), a także przewidywany status retencji dla...
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29,...
Ponieważ regresja logistyczna jest statystycznym modelem klasyfikacji zajmującym się zmiennymi zależnymi kategorycznie, dlaczego nie nazywa się to klasyfikacją logistyczną ? Czy nazwa „regresji” nie powinna być zarezerwowana dla modeli zajmujących się ciągłymi zmiennymi...
W przypadku regresji liniowej możemy sprawdzić wykresy diagnostyczne (wykresy resztek, normalne wykresy QQ itp.), Aby sprawdzić, czy naruszone są założenia regresji liniowej. W przypadku regresji logistycznej mam problem ze znalezieniem zasobów wyjaśniających, jak zdiagnozować dopasowanie modelu...
Na kursie uczenia maszynowego Andrew Nga wprowadza regresję liniową i regresję logistyczną oraz pokazuje, jak dopasować parametry modelu za pomocą spadku gradientu i metody Newtona. Wiem, że zejście gradientowe może być przydatne w niektórych aplikacjach uczenia maszynowego (np. Propagacja...
W jakich przypadkach należy preferować jedno nad drugim? Znalazłem kogoś, kto twierdzi z korzyścią dla Kendall, z powodów pedagogicznych , czy są jeszcze inne
Właśnie recenzuję manuskrypt, w którym autorzy porównują modele regresji logit 5-6 z AIC. Jednak niektóre modele mają warunki interakcji bez uwzględnienia poszczególnych warunków zmiennych towarzyszących. Czy ma to kiedykolwiek sens? Na przykład (nie dotyczy modeli rejestrujących): M1: Y = X1 +...